Classification des cancers basée sur l'expression génétique à partir de données de biopuces
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La technologie des puces à ADN est utilisée pour surveiller des milliers de gènes au même moment. Ce travail utilise la technique de sélection des caractéristiques pour identifier les gènes exprimés différemment en sélectionnant un sous-ensemble de gènes, en sélectionnant les gènes les mieux classés ou en supprimant les gènes redondants pour un meilleur modèle de classification. Ce travail présente l'efficacité de trois méthodes de sélection de caractéristiques, à savoir l'ANOVA à sens unique, le test de Kruskall-Wallis et le test T pour la sélection de gènes sur trois...
La technologie des puces à ADN est utilisée pour surveiller des milliers de gènes au même moment. Ce travail utilise la technique de sélection des caractéristiques pour identifier les gènes exprimés différemment en sélectionnant un sous-ensemble de gènes, en sélectionnant les gènes les mieux classés ou en supprimant les gènes redondants pour un meilleur modèle de classification. Ce travail présente l'efficacité de trois méthodes de sélection de caractéristiques, à savoir l'ANOVA à sens unique, le test de Kruskall-Wallis et le test T pour la sélection de gènes sur trois ensembles de données de microréseaux accessibles au public, suivie de la classification de ces derniers à l'aide des algorithmes de classification Naive Bayes, SVM binaire et SVM multiclasse. Les résultats montrent l'efficacité des algorithmes de sélection de caractéristiques sur trois ensembles de données de cancer à micropuces, à savoir MLL_Leukemia, Lung et SRBCT.
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